Данные определения базируются на выводах Financial Forecast Center  http://www.neatideas.com/cc.htm

Что такое коэффициент корреляции?

Понятие коэффициента корреляции в статистическом анализе является единицей измерения того, насколько хорошо спрогнозированное значение соотносится с реальными данными.  Оно дает нам понимание, насколько хорошо прогностика продемонстрировала свою "пригодность" при работе с реальными данными.

Коэффициент корреляции это число между 0 и 1.  Если сотношений между спрогнозированными значениями и реальными данными не обнаружено, коэффициент корреляции будет равен 0 или очень близко  к этому.  Чем выше соотношение между спрогнозированными значениями и реальными данными, тем лучше и коэффициент корреляции.  Абсолютно примелемый результат дает коэффициент 1.0.  Таким образом, чем выше коэффициент корреляции, тем лучше.

Для практической деятельности следует знать следующее:

1 = Идеальное значение для соотношения между некоторыми данными.

0 = Отсутствие корреляции. Данные никак между собой не связаны.

-1 = Это антикорреляция. Означает, что оба ряда данных отражают друг друга как зеркало.

Далее следуют примеры:

Положительная корреляция (=0.5); случается, когда две кривых линии показывают одинаковую динамику ценовых движений (на большей части временного отрезка).

Практическое отсутствие корреляции (0.07); две кривые не совпадают в динамике.

Отрицательная корреляция (=-0.4); здесь мы наблюдаем эффект "зеркала" (когда одна кривая идет на повышение, другая в большинстве случаев устремляется вниз, и наоборот):

Какая корреляция является достаточно хорошей? Чем больше ее число, тем лучше. Обычно, модели, которые мы анализируем, обеспечивают значение  корреляции в 0.1-0.2. Иногда бывает больше, но результативность сильно разнится от применяемых моделей. Чтобы убедиться, что результат не случаен, необходимо иметь достаточную глубину ценовой истории.

Данная таблица показывает достаточное количество ценовых баров для различных коэффициентов корреляции: